【摘 要】
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在分析客户行为的随机性和非确定性的基础上,指出现有的确定性客户细分方法不能很好地适应客户细分问题的这些特点.为此,提出基于云模型的动态客户细分模型,该模型将客户细分
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70501009);黑龙江省自然科学基金资助项目(G0304)
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在分析客户行为的随机性和非确定性的基础上,指出现有的确定性客户细分方法不能很好地适应客户细分问题的这些特点.为此,提出基于云模型的动态客户细分模型,该模型将客户细分过程表示为一个C过程与一个P过程,并将描述非确定关系的云模型理论引入到客户细分的P过程中,从而实现了客户细分的动态性,提高了模型对客户行为描述的客观性.文章采用来自UCI的合成数据及来自银行的实际客户数据进行了数据实验,实验结果表明了该方法的有效性.
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